Vuosien mittaan olen nähnyt organisaatioiden investoivan voimakkaasti datan hallintaohjelmiin odottaen, että uusi hallinta-alusta toisi vihdoin järjestystä niiden data-ympäristöön. Logiikka on järkevä. Jos dataa on vaikea löytää, määritellä, luottaa tai hallita, hallinta-alustan pitäisi auttaa. Organisaatiot ottavat käyttöön dataluetteloita, nimeävät datan omistajia, perustavat hallintaprosesseja, luovat liiketoimintasanastoja ja kehittävät tietosuojaa, tietoturvaa, vaatimustenmukaisuutta ja käyttöä koskevia käytäntöjä.

Nämä ovat kaikki tärkeitä vaiheita. Mutta yksinään ne ovat harvoin riittäviä.

Syy on yksinkertainen: hallinta ei voi onnistua, jos se on irrotettu arkkitehtuurista, jota sen on tarkoitus hallita.

Liiketoimintasanasto voi määritellä termin, mutta jos määritelmää ei yhdistetä tietomalleihin, skeemoihin, tauluihin, sarakkeisiin ja järjestelmiin, joissa data tosiasiassa sijaitsee, hallinta jää puutteelliseksi. Luettelo voi auttaa käyttäjiä löytämään aineistoja, mutta jos aineistoja ei ole yhdistetty takaisin organisaation laajuisiin määritelmiin ja mallinnettuihin suhteisiin, löytäminen ei välttämättä synnytä luottamusta. Käytäntö voi kuvata, miten arkaluonteista dataa tulisi käsitellä, mutta jos käytäntöä ei ole yhdistetty rakenteisiin, joissa arkaluonteista dataa luodaan, muunnetaan ja kulutetaan, toimeenpanosta tulee vaikeaa.

Siksi datan hallinnan ja data-arkkitehtuurin on toimittava yhdessä.

Vahvimmat organisaatiot eivät käsittele mallinnusta, metatietoja, luettelointia, sanastoja ja hallintaa erillisinä toimintoina. Ne yhdistävät ne yhteiseksi organisaation laajuiseksi dataperustaksi, joka auttaa liiketoiminta- ja teknisiä tiimejä määrittelemään, hallitsemaan ja luottamaan tietoon koko organisaatiossa.

Useimpien organisaatioiden synnyttämä hallinnan aukko

Monet hallintahankkeet alkavat oikeista lähtökohdista. Tiimit luovat sanastoja, dokumentoivat omistajuuden, määrittelevät käytäntöjä ja luetteloivat data-aineistoja, jotta ihmiset voivat ymmärtää, mitä tietoa on olemassa ja miten sitä tulisi käyttää.

Haaste syntyy, kun hallinta irtoaa toteutuksesta.

Hallintatiimi voi määritellä liiketoimintatermin, kuten ”vakuutuksenottaja”, ”korvaus”, ”omaisuus” tai ”nettotuotto”. Data-arkkitehtuuritiimi voi mallintaa nämä käsitteet sovelluksissa, tietovarastoissa, datajärvitaloissa ja raportointiympäristöissä. Analytiikkatiimit voivat luoda koontinäyttöjä toisiinsa liittyvillä kentillä, samalla kun sovellustiimit jatkavat operatiivisten järjestelmien muuttamista.

Kun nämä ryhmät toimivat toisistaan erillisissä työkaluissa, määritelmät alkavat eriytyä.

Sanasto sanoo yhtä. Malli sanoo toista. Tietokanta heijastaa kolmatta tulkintaa. Raportit ja koontinäytöt voivat tuoda mukaan lisäoletuksia, joita ei koskaan yhdistetä takaisin alkuperäiseen liiketoimintamääritelmään.

Näin organisaatiot päätyvät hallintaohjelmiin, jotka näyttävät paperilla vahvoilta mutta kamppailevat käytännössä. Niillä on dokumentaatiota, mutta ei yhdenmukaisuutta. Niillä on käytäntöjä, mutta ei jäljitettävyyttä. Niillä on luetteloita, mutta ei aina arkkitehtuurikontekstia, jota tarvitaan datan rakenteen, suhteiden ja toteutuksen ymmärtämiseen.

Hallinta ei epäonnistu siksi, että organisaatiolta puuttuisi panostus. Se epäonnistuu, koska hallinnan ekosysteemi on pirstoutunut.

Miksi tietomallit ovat välttämättömiä hallinnalle

Tietomalleilla on hallinnassa keskeinen rooli, koska ne määrittelevät rakenteet ja suhteet, jotka hallintaohjelmien on ymmärrettävä.

Liiketoimintasanasto voi määritellä termin merkityksen, mutta tietomalli osoittaa, miten käsite esitetään eri järjestelmissä. Se yhdistää liiketoimintamääritelmät entiteetteihin, attribuutteihin, suhteisiin, avaimiin, sääntöihin ja fyysisiin toteutuksiin. Ilman tätä yhteyttä hallintatiimit voivat tietää, mitä termi tarkoittaa teoriassa, mutta niillä ei välttämättä ole näkyvyyttä siihen, miten termi toteutetaan käytännössä.

Tämä ero on tärkeä, koska organisaatioiden data-ympäristöt ovat monimutkaisia. Yksi liiketoimintakäsite voi esiintyä monissa sovelluksissa, tietokannoissa, raportointijärjestelmissä ja analytiikka-alustoissa. Se voidaan tallentaa eri nimillä, mallintaa erilaisilla suhteilla ja sitä voidaan hallita erilaisilla käytännöillä sen mukaan, missä se esiintyy.

Organisaation laajuinen datamallinnus auttaa organisaatioita luomaan yhteisen suunnitelman tämän monimutkaisuuden hallintaan. Se tarjoaa hallintatiimeille keinon ymmärtää paitsi sitä, mitä dataa on olemassa, myös sitä, miten se on jäsennelty, miten se liittyy muuhun dataan ja miten muutokset voivat vaikuttaa järjestelmiin, jotka käyttävät dataa myöhemmin.

Tässä hallinnasta tulee operatiivista.

Sen sijaan että termejä ja käytäntöjä hallittaisiin erillään teknisestä toteutuksesta, organisaatiot voivat yhdistää merkityksen suoraan arkkitehtuuriin.

[Lisää ”CTO_Club_Governance_image1”-kuva tähän]

Kuvan kuvateksti: Hallinnan keskeiset pilarit

Dataluettelon ja liiketoimintasanaston rooli

Jotta hallinta toimisi laajassa mittakaavassa, organisaatiot tarvitsevat sekä teknistä näkyvyyttä että liiketoiminnallista merkitystä.

Tässä ER/Studion dataluettelo- ja liiketoimintasanastotoiminnot ovat erityisen tärkeitä.

ER/Studion yrityksen tietoluettelo tarjoaa hallitun ja haettavan rekisterin malleille, skeemoille, attribuuteille ja liiketoimintatermeille. Se auttaa tiimejä löytämään luotettavia tietoaineistoja, ymmärtämään teknisiä metatietoja ja yhdistämään tietoaineistot liiketoiminnan määritelmiin. Sen sijaan että käyttäjät joutuisivat etsimään tietoja erillisistä malleista, taulukkolaskentatiedostoista ja dokumentaatiosta, tietoluettelo tarjoaa tiimeille keskitetyn tavan ymmärtää, mitä tietoa on olemassa ja miten sitä tulisi käyttää.

Liiketoimintasanasto lisää liiketoimintakontekstin, jota tekniset metatiedot yksin eivät pysty tarjoamaan. Sen avulla organisaatiot voivat määritellä, hallita ja yhdistää liiketoimintatermejä teknisiin tietoaineistoihin, jotta tiimit käyttävät yhteistä kieltä eri toimialueilla. Tämä auttaa vähentämään epäselvyyksiä, parantamaan liiketoiminnan ja IT:n välistä yhteistyötä sekä varmistamaan, että hallintastandardit vahvistuvat siinä, miten tietoa mallinnetaan ja hyödynnetään.

Tietoluettelo ja liiketoimintasanasto yhdessä auttavat ratkaisemaan yhden sitkeimmistä tiedonhallinnan ongelmista: teknisten tietoaineistojen ja liiketoiminnan ymmärryksen välisen kuilun.

Taulun nimi saattaa kertoa data-asiantuntijalle, minne tiedot on tallennettu. Sarakkeen nimi voi antaa vihjeen siitä, mitä kyseiset tiedot sisältävät. Tiedonhallinta vaatii kuitenkin enemmän kuin vihjeitä. Se edellyttää hyväksyttyjä määritelmiä, omistajuuksia, luokituksia, suhteita ja käytäntöjä, jotka sekä liiketoiminnan että tekniset käyttäjät voivat ymmärtää.

Yhdistämällä luetteloidut tietoaineistot hallittuihin liiketoimintatermeihin ER/Studio auttaa organisaatioita muuttamaan metatiedot yhteiseksi merkitykseksi.

Miksi Purview- ja Collibra-integraatio on tärkeä

Monet yritykset käyttävät jo Microsoft Purview'ta tai Collibraa tiedonhallintastrategiansa keskeisinä osina. Siksi integraatio näihin alustoihin on olennaisen tärkeää.

Haasteena on se, että tiedonhallinta-alustat ja tietomallinnusalustat sijaitsevat usein organisaation eri osissa. Tiedonhallintatiimit saattavat työskennellä Purview'ssa tai Collibrassa, kun taas tietoarkkitehdit työskentelevät mallinnusympäristöissä. Jos työkalut eivät pysy synkronoituina, metatietoihin syntyy nopeasti aukkoja.

ER/Studio ratkaisee tämän ongelman natiivilla integraatiolla sekä Microsoft Purview'n että Collibran kanssa, minkä ansiosta organisaatiot voivat yhdistää tietoarkkitehtuurin suoraan yrityksen tiedonhallintaohjelmiin. ER/Studio kuvaa tätä keskeiseksi kilpailuedukseen ja toteaa olevansa ainoa yritystason tietomallinnusalusta, jossa on natiivi Microsoft Purview- ja Collibra-integraatio.

Microsoft Purview -integraation avulla organisaatiot voivat julkaista loogisia ja fyysisiä tietomalleja Purview'ssa, synkronoida tietomalleja, yhdistää Purview'n sanastotermejä ER/Studio-malleihin sekä yhdistää standardoidut määritelmät tietokantoihin, pilvitallennustilaan ja BI-työkaluihin. Tämä auttaa laajentamaan mallien kontekstin laajempaan tiedonhallintaympäristöön, jotta metatiedot, määritelmät ja tietojen alkuperä eivät eriydy erillisiin alustoihin.

Collibra-integraation avulla ER/Studio voi synkronoida metatiedot ja skeemamääritelmät Collibra Data Catalogiin, yhdistää ER/Studion entiteetit Collibran liiketoimintatermeihin, tukea tiedonhallinnan työnkulkuja ja tarjota mallitason kontekstin liiketoiminnan ja teknisille käyttäjille. Tämä auttaa vähentämään epäselvyyksiä yhdistämällä hallitut termit suoraan niitä toteuttaviin malleihin ja rakenteisiin.

Nämä integraatiot ovat tärkeitä, koska ne vähentävät manuaalista työtä, joka usein aiheuttaa tiedonhallintaohjelmien jälkeen jäämisen. Kun tiimit luottavat vientitiedostoihin, taulukkolaskentatiedostoihin tai säännöllisesti tehtäviin manuaalisiin päivityksiin, metatiedot vanhenevat nopeasti. Järjestelmien kehittyessä tiedonhallinnan dokumentaatio ei enää vastaa käytössä olevaa toteutusta.

Natiivi integraatio auttaa kuromaan tämän kuilun umpeen.

Tiedonhallinnan työnkulku käytännössä

Jotta arkkitehtuurin ja tiedonhallinnan yhdistämisen merkitys olisi helpompi ymmärtää, tarkastellaan yleistä tilannetta.

Finanssipalveluja tarjoava organisaatio ottaa käyttöön uuden asiakasprosessin sovelluksen. Ennen kehitystyön aloittamista tietoarkkitehtuuritiimi luo ER/Studiossa yrityksen loogisen tietomallin, joka määrittelee sovelluksen käyttämät keskeiset liiketoimintakäsitteet, kuten asiakkaan, tilin, tuotteen ja riskiprofiilin. Sen sijaan että kukin projektitiimi tulkitsisi näitä käsitteitä itsenäisesti, malli luo yhteisen semanttisen perustan, jota voidaan hyödyntää sovelluksissa, analytiikassa, tiedonhallinnassa ja AI-hankkeissa.

Loogista mallia tarkennettaessa ER/Studion yrityksen tietohakemisto yhdenmukaistaa nimeämiskäytännöt, uudelleenkäytettävät toimialueet ja hyväksytyt tietomääritelmät. Tämä auttaa varmistamaan, että samat liiketoimintakäsitteet esitetään yhdenmukaisesti eri projekteissa sen sijaan, että ne luotaisiin uudelleen hieman erilaisilla nimillä tai merkityksillä.

Tämän jälkeen tiedonhallintatiimi rakentaa työn päälle ER/Studion liiketoimintasanaston avulla. Liiketoimintatermit yhdistetään suoraan yrityksen mallin entiteetteihin ja attribuutteihin, jolloin liiketoiminnan käyttäjät, tietojen omistajat ja arkkitehdit voivat käyttää samoja hyväksyttyjä määritelmiä. Erillisen dokumentaation ylläpitämisen sijaan tiedonhallinnan tietosisällöt pysyvät yhteydessä kuvaamaansa arkkitehtuuriin.

Kun looginen malli on hyväksytty, arkkitehdit luovat toteutusta tukevat fyysiset mallit säilyttäen jäljitettävyyden yritystason määritelmiin. Nämä mallit niihin liittyvine metatietoineen ja sanastotermeineen ovat löydettävissä ER/Studion tietoluettelosta, mikä tarjoaa sekä teknisille että liiketoiminnan käyttäjille hallitun näkymän yrityksen tietoihin.

Koska monet organisaatiot tukeutuvat jo yritystason tiedonhallinta-alustoihin, ER/Studio laajentaa tämän työnkulun oman ympäristönsä ulkopuolelle. Mallien metatiedot, sanastotermit ja tekniset määritelmät voidaan synkronoida Microsoft Purview'n ja Collibran kanssa, jolloin tiedonhallintatiimit voivat jatkaa työskentelyä jo käyttämillään alustoilla ja pysyä samalla linjassa taustalla olevan yritysarkkitehtuurin kanssa.

Kuukausia myöhemmin uusi sääntelyvaatimus muuttaa sitä, miten asiakkaiden riskiluokitukset on tallennettava.

Sen sijaan, että tietoarkkitehti tarkistaisi asiakirjoja manuaalisesti useista järjestelmistä, hän päivittää yrityksen tietomallin ER/Studiossa ja käyttää vaikutusanalyysiä tunnistaakseen muutoksen vaikutuspiiriin kuuluvat alavirran sovellukset, tietokannat, raportit ja hallitut aineistot. Tarkistetut liiketoimintamääritelmät säilyvät linkitettyinä liiketoimintasanaston kautta, ja synkronoitu metadata varmistaa, että Microsoft Purview ja Collibra kuvastavat edelleen päivitettyä arkkitehtuuria.

Sen sijaan, että arkkitehtuuria ja hallintaa käsiteltäisiin erillisinä toimintoina, tämä työnkulku pitää yritysmallit, metadatan, liiketoimintamääritelmät ja hallinta-alustat synkronoituina koko datan elinkaaren ajan. Tuloksena on hallintaohjelma, joka kehittyy liiketoiminnan mukana sen sijaan, että se yrittäisi jatkuvasti pysyä sen perässä.

Hallinnan yhdistäminen datan koko elinkaareen

Kattava yrityksen dataratkaisu edellyttää muutakin kuin jo olemassa olevan datan luettelointia. Se edellyttää myös datan hallintaa sen suunnittelun, muuttamisen, käyttöönoton ja käytön aikana.

Tässä ER/Studion mallinnusominaisuuksien, dataluettelon, liiketoimintasanaston ja hallinta-alustojen integraatioiden yhdistelmästä tulee erityisen arvokas.

Tietoarkkitehdit voivat määritellä loogisia ja fyysisiä malleja, jotka kuvastavat liiketoiminnan merkityksiä ja teknistä toteutusta. Hallintatiimit voivat yhdistää liiketoimintatermit, tiedonhallinnan vastuut, luokitukset ja käytännöt näihin malleihin. Luettelon käyttäjät voivat löytää aineistoja, joissa on sekä tekninen että liiketoiminnallinen konteksti. Purview- ja Collibra-käyttäjät voivat käyttää synkronoitua metadataa ja sanastotietoja jo käyttämiensä hallinta-alustojen sisällä.

Tämä yhdistetty elinkaari auttaa organisaatioita siirtymään reaktiivisesta hallinnasta ennakoivaan hallintaan.

Sen sijaan, että hallintaongelmat havaittaisiin vasta järjestelmien käyttöönoton jälkeen, tiimit voivat käsitellä ne jo suunnitteluvaiheessa. Arkaluonteinen data voidaan tunnistaa aiemmin. Liiketoimintatermit voidaan yhdistää mallinnettuihin aineistoihin ennen käyttöönottoa. Nimeämisstandardit ja mallinnuskäytännöt voidaan ottaa käyttöön johdonmukaisesti. Muutosten vaikutukset voidaan arvioida alavirtaan ennen kuin ne aiheuttavat ongelmia raporteissa, putkissa tai hallinnan työnkuluissa.

Tämä on tärkeää, koska hallinta ei ole kertaluonteinen dokumentointiharjoitus. Se on jatkuva toimintatapa, jonka on kehityttävä liiketoiminnan muuttuessa.

Kun hallinta yhdistetään data-arkkitehtuuriin, organisaatiot saavat selkeämmän kuvan siitä, miten määritelmät, mallit, metadata, käytännöt ja järjestelmät muuttuvat ajan myötä.

Miksi tällä on merkitystä tekoälyvalmiudelle

Tekoälyn yleistyminen on tehnyt arkkitehtuurin ja hallinnan välisestä suhteesta entistä tärkeämmän.

Tekoälyjärjestelmät ovat riippuvaisia kontekstista. Ne tarvitsevat määritelmiä, metadataa, suhteita, tietojen alkuperää, omistajuutta, luokituksia ja liiketoimintasääntöjä tuottaakseen luotettavia ja selitettäviä tuloksia. Kun hallinta ja arkkitehtuuri ovat erillään, tekoälyjärjestelmät perivät samat epäjohdonmukaisuudet, jotka ovat jo pitkään turhauttaneet analyytikoita, datan hallinnoijia ja liiketoiminnan johtajia.

Jos liiketoimintatermi on määritelty sanastossa mutta sitä ei ole yhdistetty sitä edustavaan fyysiseen dataan, tekoälyjärjestelmä ei välttämättä tiedä, mitä taulua tai saraketta sen pitäisi käyttää. Jos useat järjestelmät toteuttavat saman käsitteen eri tavoin, tekoäly saattaa antaa ristiriitaisia vastauksia. Jos metadata on vanhentunutta, tekoäly saattaa perustaa vastauksensa vanhentuneeseen kontekstiin.

Siksi tekoälyvalmius ei ole ainoastaan datatieteen tai infrastruktuurin haaste. Se on myös hallinnan ja arkkitehtuurin haaste.

Organisaatiot, jotka yhdistävät yrityksen tietomallit, liiketoimintasanastot, dataluettelot ja hallinta-alustat, ovat paremmassa asemassa tarjotakseen tekoälyjärjestelmille luotettavan kontekstin. Ne voivat määritellä liiketoiminnan merkityksen kerran, yhdistää sen tekniseen toteutukseen, synkronoida sen hallintatyökalujen kanssa ja hyödyntää sitä uudelleen analytiikassa, raportoinnissa ja tekoälyhankkeissa.

Se on luotettavan tekoälyn tarvitsema perusta.

Mitä menestyvät organisaatiot tekevät toisin

Menestyvät organisaatiot ymmärtävät, ettei hallinnassa ole kyse pelkästään valvonnasta. Kyse on luottamuksen luomisesta dataan.

Ne ymmärtävät myös, että luottamus perustuu yhdenmukaisuuteen. Liiketoiminnan käyttäjät tarvitsevat määritelmiä, joihin he voivat luottaa. Tietoarkkitehdit tarvitsevat malleja, jotka kuvastavat näitä määritelmiä. Hallintatiimit tarvitsevat käytäntöjä, jotka on yhdistetty todellisiin aineistoihin. Analyytikot tarvitsevat luetteloita, joissa näkyvät sekä tekninen metadata että liiketoimintakonteksti. Tekoälyjärjestelmät tarvitsevat koneellisesti hyödynnettävää merkitystä, joka on yhdenmukainen koko yrityksessä.

Nämä organisaatiot eivät pyydä hallintatiimejä ylläpitämään yhtä totuuden versiota samalla kun arkkitehtuuritiimit ylläpitävät toista. Ne luovat integroidun ekosysteemin, jossa mallit, sanastot, luettelot, metadata ja hallinta-alustat vahvistavat toisiaan.

ER/Studio tukee tätä lähestymistapaa yhdistämällä yrityksen datamallinnuksen, dataluettelon, liiketoimintasanaston, roolipohjaiset käyttöoikeusvalvonnat, automaattisen dokumentoinnin, standardien noudattamisen valvonnan sekä natiiviset integraatiot Microsoft Purview'n ja Collibran kanssa. Tämä antaa organisaatioille kattavamman tavan yhdistää liiketoiminnan merkitys, tekninen suunnittelu ja hallinnan toteutus yhdestä data-arkkitehtuurin perustasta käsin.

Tuloksena ei ole ainoastaan parempi dokumentaatio. Se on vahvempi toimintamalli yrityksen datalle.

[Lisää "CTO_Club_Governance_image2"-kuva tähän]

Kuvan kuvateksti: Miksi yrityksen tietohallinto epäonnistuu

Täydellisen yrityksen tietoperustan rakentaminen

Nykyiset data-ympäristöt ovat liian monimutkaisia eriytyneeseen hallintamalliin.

Organisaatiot hallinnoivat operatiivisia tietokantoja, pilvialustoja, tietovarastoja, lakehouse-ympäristöjä, analytiikkatyökaluja, BI-järjestelmiä, hallintaluetteloita ja tekoälysovelluksia. Jokainen ympäristö tuo mukanaan omat metatietonsa, terminologiansa, rakenteensa ja käytäntönsä. Ilman integroitua lähestymistapaa jopa hyväntahtoiset tiedonhallintaohjelmat voivat muodostaa uuden siilon.

Kattava yrityksen tietoperusta kokoaa nämä osa-alueet yhteen.

Datamallit määrittävät rakenteen ja suhteet. Liiketoimintasanasto määrittää hyväksytyn liiketoimintamerkityksen. Datakatalogi tekee hallinnoiduista aineistoista löydettäviä. Microsoft Purview- ja Collibra-integraatiot laajentavat tämän kontekstin yrityksen tiedonhallinnan työnkulkuihin. Roolipohjaiset käyttöoikeudet ja standardit auttavat varmistamaan, että oikeat henkilöt voivat hallita oikeita aineistoja oikealla tavalla.

Kun nämä ominaisuudet toimivat yhdessä, organisaatiot pystyvät hallitsemaan dataa suunnittelusta kulutukseen asti.

Ne voivat ymmärtää, mitä data tarkoittaa, missä se sijaitsee, miten se on jäsennelty, kuka omistaa sen, miten se on luokiteltu, miten se muuttuu ja miten se liittyy loppupään järjestelmiin. Tällainen näkyvyys on olennaista vaatimustenmukaisuuden, modernisoinnin, analytiikan ja tekoälyn kannalta.

Juuri tämä mahdollistaa sen, että tiedonhallinnasta tulee liiketoiminnan mahdollistaja dokumentointitaakan sijaan.

Tiedonhallinnan tulevaisuus on yhdistetty

Seuraavan sukupolven tiedonhallintaa eivät määritä erilliset katalogit, toisiinsa liittymättömät sanastot tai eristetyt käytäntötietovarastot. Sen määrittää se, kuinka tehokkaasti organisaatiot yhdistävät tiedonhallinnan datansa arkkitehtuuriin.

Tiedonhallinnasta ilman arkkitehtuuria puuttuu toteutuskonteksti. Arkkitehtuurista ilman tiedonhallintaa puuttuvat luottamus, vastuuvelvollisuus ja valvonta. Datakatalogit ilman liiketoimintasanastoja voivat näyttää, mitä on olemassa, mutta eivät aina sitä, mitä se tarkoittaa. Liiketoimintasanastot ilman mallien integrointia voivat määritellä termejä, mutta eivät aina yhdistää niitä todellisiin järjestelmiin.

Vahvimmat organisaatiot yhdistävät nämä osa-alueet.

Siksi ER/Studion yrityksen tietomallinnuksen, datakatalogin, liiketoimintasanaston sekä Microsoft Purview- ja Collibra-natiivien integraatioiden yhdistelmä on tärkeä. Se auttaa organisaatioita luomaan hallinnoidun data-arkkitehtuurin, jossa liiketoiminnan merkitys, metatiedot, mallit, käytännöt ja toteutus pysyvät linjassa.

Kun data-ympäristöt hajautuvat entisestään ja tekoäly integroidaan yhä syvemmin päätöksentekoon, tämän linjauksen merkitys kasvaa entisestään.

Menestyviä organisaatioita eivät ole ne, joilla on eniten tiedonhallinnan tuotoksia. Niitä ovat ne, jotka yhdistävät tiedonhallinnan siihen, miten dataa todellisuudessa suunnitellaan, hallitaan ja käytetään.

Lue lisää ER/Studio-ratkaisusta.

Luottavat käyttäjät: